● 摘要
近几年随着Twitter、新浪微博等社交网站的流行，关于社交网络的研究也不断增多。目前大部分研究都集中在信息传播、关注预测、网络结构特性等方面，关于微博人物检索的研究仍较少。微博人物检索对于用户具有重要的意义：(1) 微博人物检索能够满足用户的人物查找需求，如查找特定领域的专家等。(2) 微博人物检索是从简单的文档搜索到实体搜索的一个尝试，具有重要的研究价值。
本文将微博人物检索划分成三个子问题：标签挖掘问题、标签权重计算问题、人物检索模型。对于标签挖掘问题，本文采用基于SVM分类的标签推荐算法，为每个微博用户抽取标签。对于标签权重计算问题，笔者提出了几种基于连通度的PageRank改进算法，并设计实验比较了不同算法的效果。最后，本文为了解决组合标签问题，对语言模型进行改进，并在此基础上提出了基于标签的人物检索模型。
为了验证人物检索效果，本文设计并实现了一个微博人物检索系统，并将其与新浪微博人物检索系统、微博寻人系统进行对比。实验结果显示，本文的人物检索系统与其它两个检索系统相比效果更好。